r语言建立线性回归模型{xíng}

r语言，一元线性回归怎么得到回归方程？）attach(byu)lm(salary ~ age exper)lm(salary~.，byu) #利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数，要想得

r语言，一元线性回归怎么得到回归方程？

）attach(byu)

lm(salary ~ age exper)

lm(sala直播吧ry~.，byu) #利用全部《pinyin：bù》自变量做线性回归

lm()只能得澳门伦敦人出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用（练：yòng）“拟合模型”（fitted model）

summary(result)

myresid

vcov(result) ＃针对（读：duì）于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵

shapiro开云体育.test(b) #做残差的正太性检(繁体：檢)验

n世界杯orm(bres)line(bres) #做残差【chà】

）attach(byu) lm(salary ~ age exper)lm(salary~.，byu) #利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fitted model）result

你是指标准化系数还是标准化回归样本? 如果是回归样本的标准化，直接使用scale()函数即可，如果是标准化系数，可以直接summary()你的模型结果，查看standardized coefficients

线性回归中，你要估计参数的话就需要设计一个函数，然后极小化这个函数来得到参数的估计。最小二乘方法就是这样的，依靠对残差平方和的最小化来估计参数。还有其他的函数设计，诸如最小一乘方法，或者最小化残差的中位数等。